Rețele Neuronale Artificiale (ANN-uri)

Introducere în Rețele Neuronale

Rețelele neuronale sunt o subcategorie de algoritmi de învățare automată modelați după creierul uman. Aceste modele computaționale constau din noduri interconectate sau „neuroni” care lucrează împreună pentru a rezolva probleme complexe. Rețelele neuronale sunt utilizate pe scară largă în diverse domenii, inclusiv recunoașterea imaginilor și a vorbirii, procesarea limbajului natural (NLP) și analiza predictivă.

Ce sunt Rețelele Neuronale Artificiale (ANN-uri)?

Rețelele Neuronale Artificiale (ANN-uri) sunt un tip specific de rețea neuronală care imită funcționarea rețelelor neuronale biologice din creierul uman. ANN-urile sunt compuse din straturi de noduri, fiecare reprezentând un neuron artificial. Aceste straturi includ:

• Strat de intrare: Primește datele brute de intrare.
• Straturi ascunse: Efectuează calcule și extragere de caracteristici.
• Strat de ieșire: Produce rezultatul final.

ANN-urile sunt capabile să învețe din date, ceea ce le face instrumente puternice în AI și ML.

Cum funcționează Rețelele Neuronale Artificiale?

Structură și funcționare

Rețelele Neuronale Artificiale pot fi vizualizate ca grafuri orientate cu ponderi, organizate pe straturi. Fiecare nod (neuron) dintr-un strat este conectat la nodurile din stratul următor cu o anumită greutate. Aceste greutăți sunt ajustate printr-un proces numit antrenare, în care rețeaua învață să minimizeze eroarea predicțiilor sale.

Funcții de activare

Fiecare nod dintr-un ANN aplică o funcție de activare la intrarea sa pentru a produce o ieșire. Funcții de activare comune includ:

• Funcția Sigmoid: Utilă pentru sarcini de clasificare binară.
• ReLU (Rectified Linear Unit): Folosită frecvent în modelele de învățare profundă.
• Tanh (Tangenta Hiperbolică): Folosită pentru ieșiri centrate pe zero.

Procesul de antrenare

Antrenarea unui ANN implică alimentarea acestuia cu date etichetate și ajustarea greutăților folosind algoritmi de optimizare precum Gradient Descent. Acest proces este iterativ și continuă până când modelul atinge un nivel satisfăcător de acuratețe.

Tipuri de Rețele Neuronale Artificiale

Rețele Neuronale Feedforward

Cel mai simplu tip de ANN în care conexiunile dintre noduri nu formează cicluri. Informația se deplasează într-o singură direcție—de la intrare la ieșire.

Rețele Neuronale Convoluționale (CNN-uri)

Specializate pentru procesarea datelor structurale de tip grilă, cum ar fi imaginile. CNN-urile sunt folosite pe scară largă în recunoașterea imaginilor și sarcini de viziune computerizată.

Rețele Neuronale Recurente (RNN-uri)

Proiectate pentru date secvențiale, cum ar fi serii temporale sau text. RNN-urile au bucle care permit informației să persiste, făcându-le potrivite pentru sarcini precum modelarea limbajului și recunoașterea vorbirii.

Perceptron

Cea mai de bază formă de ANN, folosită pentru sarcini de clasificare binară. Este compusă dintr-un singur strat de neuroni.

Istorie și dezvoltare

Conceptul de rețele neuronale are o istorie bogată ce datează din anii 1940. Repere importante includ:

• 1943: Warren McCulloch și Walter Pitts au introdus primul model matematic al unui neuron.
• 1958: Frank Rosenblatt a dezvoltat Perceptronul, prima rețea neuronală artificială.
• Anii 1980: Algoritmul de backpropagation, o metodă de antrenare a rețelelor neuronale multilayer, a fost popularizat.
• Anii 2000: Apariția învățării profunde, determinată de progresele în puterea de calcul și seturi de date mari, a revoluționat domeniul.

Aplicații ale ANN-urilor

Rețelele Neuronale Artificiale au o gamă largă de aplicații în diverse industrii:

• Sănătate: Diagnosticarea bolilor, analiza imaginilor medicale.
• Finanțe: Detectarea fraudei, predicția pieței bursiere.
• Automotive: Conducere autonomă, predicția traficului.
• Retail: Sisteme de recomandare, gestionarea inventarului.
• Tehnologie: Procesarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii.